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Zookeeper详细教程、分布式协调服务原理

2018-10-16

Zookeeper详细教程、分布式协调服务原理。 Zookeeper分布式服务框架是Apache Hadoop的一个子项目,主要为分布式系统提供协调服务以及一些数据管理问题,如命名服务、集群管理、分布式应用配置等。zookeeper可以将简单易用的接口和高效稳定的系统提供给用户。

Zookeeper分布式服务框架是Apache Hadoop的一个子项目,主要为分布式系统提供协调服务以及一些数据管理问题,如命名服务、集群管理、分布式应用配置等。zookeeper可以将简单易用的接口和高效稳定的系统提供给用户。

在大型网站中,zookeeper一直占据着重要地位,主要功能如下:

zookeeper是为别的分布式程序服务的 Zookeeper本身就是一个分布式程序(只要有半数以上节点存活,zk就能正常服务) Zookeeper所提供的服务涵盖:主从协调、服务器节点动态上下线、统一配置管理、分布式共享锁、统一名称服务 虽然说可以提供各种服务,但是zookeeper在底层其实只提供了两个功能: 为用户程序提供数据节点监听服务; 管理(存储,读取)用户程序提交的数据;

一、zookeeper集群安装

由于zookeeper的集群投票选主机制(下面会介绍),超过半数的节点投票才能完成选主。并且必须超过半数的节点存活才能提供服务。所以集群中节点数最好为奇数台,但不少于3台。我们将我们的zookeeper集群安装到三台虚拟机上。

1.1 环境准备

三台虚拟机 192.168.66.101 192.168.66.102 192.168.66.103 JDK安装包(jdk-7u71-linux-i586.tar.gz) zookeeper安装包(zookeeper-3.4.5.tar.gz)

1.2 创建zk用户

登录三台虚拟机,添加zookeeper的管理用户,执行如下命令添加一个新用户,注意必须使用root用户权限来添加新用户,需要在三台虚拟机上都要创建一个新用户。 groupadd zkg #添加一个组 useradd zk -g zkg # 添加一个用户,并制定该用户属于zkg组 passwd # 给用户设置密码,下面提示输入密码,以及确认密码

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1.3 安装

三台虚拟机的用户创建完成之后,在一台虚拟机上来安装zookeeper,切换到刚创建的用户下执行如下命令 su zk #切换到zk用户 cd ~ # 进入zk用户的home目录 使用ftp工具将jdk安装包和zookeeper安装包上传至任一台虚拟机中zk用户home目录下,并解压至apps目录下 mkdir apps tar -zxvf jdk-7u71-linux-i586.tar.gz -C apps/ tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C apps/ 按照下面的步骤,配置环境变量,JDK安装完毕,注意三台机器都需要配置 su # 切换到root用户 vi /etc/profile # 编辑系统配置文件,将下面三行内容粘贴至文件末尾 ######################################################## export JAVA_HOME=/home/zk/apps/jdk-7u71-linux-i586 export ZOOKEEPER_HOME=/home/zk/apps/zookeeper-3.4.5 export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin ######################################################### source /etc/profile # 使修改后配置文件生效 su zk # 切换为zk用户 检查jdk的安装是否成功,只检查已有加压文件的机器 java -version # 查看jdk版本信息 修改zookeeper的配置文件 cd ~/apps/zookeeper-3.4.5/conf # 进入到zookeeper的配置文件存放目录 cp zoo_sample.cfg zoo.cfg # 将zoo_sample.cfg复制一份,并更名为zoo.cfg vi zoo.cfg # 编辑zoo.cfg并将下面内容添加到文件末尾 ######################################################### server.1=192.168.66.101:2888:3888 # (主机名, 心跳端口、数据端口) server.2=192.168.66.102:2888:3888 server.3=192.168.66.103:2888:3888 ######################################################### # 修改dataDir和dataLogDir的值 ######################################################### dataDir=/home/zk/apps/zookeeper-3.4.5/data dataLogDir=/home/zk/apps/zookeeper-3.4.5/log ######################################################### :wq #保存并退出 创建data和log目录,用于存放数据和日志信息 cd /home/zk/apps/zookeeper-3.4.5/ mkdir -m 755 data mkdir -m 755 log 在data文件夹下新建myid文件,myid的文件内容为1 cd data/ echo 1 > myid #新建myid文件,并输入内容为1 将配置好的文件目录发至其他机器上 scp -r /home/zk/apps zk@192.168.66.102:/home/zk/ # 通过scp将apps目录发至其他机器,需要输入密码 scp -r /home/zk/apps zk@192.168.66.103:/home/zk/ 修改其他机器上的myid 到192.168.66.102上:修改myid为:2 到192.168.66.103上:修改myid为:3 启动每台机器上的zookeeper zkServer.sh start 查看集群状态 jps # 查看进程 zkServer.sh status #查看集群状态,主从信息

二、zookeeper的结构和命令

2.1 zookeeper特性

Zookeeper:一个leader,多个follower组成的集群 全局数据一致:每个server保存一份相同的数据副本,client无论连接到哪个server,数据都是一致的 分布式读写,更新请求转发,由leader实施 更新请求顺序进行,来自同一个client的更新请求按其发送顺序依次执行 数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败 实时性,在一定时间范围内,client能读到最新数据

2.2 zookeeper数据结构

层次化的目录结构,命名符合常规文件系统规范(见下图) 每个节点在zookeeper中叫做znode,并且其有一个唯一的路径标识 节点Znode可以包含数据和子节点(但是EPHEMERAL类型的节点不能有子节点,下一页详细讲解) 客户端应用可以在节点上设置监视器(后续详细讲解)

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2.3 节点类型

Znode有两种类型 短暂(ephemeral)(断开连接自己删除) 持久(persistent)(断开连接不删除) Znode有四种形式的目录节点(默认是persistent ) PERSISTENT PERSISTENT_SEQUENTIAL(持久序列/test0000000019 ) EPHEMERAL EPHEMERAL_SEQUENTIAL 创建znode时设置顺序标识,znode名称后会附加一个值,顺序号是一个单调递增的计数器,由父节点维护 在分布式系统中,顺序号可以被用于为所有的事件进行全局排序,这样客户端可以通过顺序号推断事件的顺序

2.4 zookeeper命令行操作

运行 zkCli.sh –server 进入命令行工具

zkCli.sh –server 192.168.66.101 ls / #查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容 create /zk "myData" # 创建一个新的 znode ,使用 create /zk myData 。这个命令创建了一个新的 znode 节点“ zk ”以及与它关联的字符串 get /zk # 我们运行 get 命令来确认 znode 是否包含我们所创建的字符串 get /zk watch #监听这个节点的变化,当另外一个客户端改变/zk时,它会打出下面的 #WATCHER:: #WatchedEvent state:SyncConnected type:NodeDataChanged path:/zk set /zk "zsl" #通过 set 命令来对 zk 所关联的字符串进行设置 delete /zk # 删除一个节点 rmr /zk # 删除一个节点

2.5 zookeeper Java api的使用

2.5.1 基本使用

org.apache.zookeeper.Zookeeper是客户端入口主类,负责建立与server的会话

它提供了表 1 所示几类主要方法

功能

描述

create

在本地目录树中创建一个节点

delete

删除一个节点

exists

测试本地是否存在目标节点

get/set data

从目标节点上读取 / 写数据

get/set ACL

获取 / 设置目标节点访问控制列表信息

get children

检索一个子节点上的列表

sync

等待要被传送的数据

2.5.2 是用Java API实现简单的增删改查

public class SimpleDemo { // 会话超时时间,设置为与系统默认时间一致 private static final int SESSION_TIMEOUT = 30000; // 创建 ZooKeeper 实例 ZooKeeper zk; // 创建 Watcher 实例 Watcher wh = new Watcher() { public void process(org.apache.zookeeper.WatchedEvent event) { System.out.println(event.toString()); } }; // 初始化 ZooKeeper 实例 private void createZKInstance() throws IOException { zk = new ZooKeeper("weekend01:2181", SimpleDemo.SESSION_TIMEOUT, this.wh); } private void ZKOperations() throws IOException, InterruptedException, KeeperException { System.out.println("/n1. 创建 ZooKeeper 节点 (znode : zoo2, 数据: myData2 ,权限: OPEN_ACL_UNSAFE ,节点类型: Persistent"); zk.create("/zoo2", "myData2".getBytes(), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT); System.out.println("/n2. 查看是否创建成功: "); System.out.println(new String(zk.getData("/zoo2", false, null))); System.out.println("/n3. 修改节点数据 "); zk.setData("/zoo2", "shenlan211314".getBytes(), -1); System.out.println("/n4. 查看是否修改成功: "); System.out.println(new String(zk.getData("/zoo2", false, null))); System.out.println("/n5. 删除节点 "); zk.delete("/zoo2", -1); System.out.println("/n6. 查看节点是否被删除: "); System.out.println(" 节点状态: [" + zk.exists("/zoo2", false) + "]"); } private void ZKClose() throws InterruptedException { zk.close(); } public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException, KeeperException { SimpleDemo dm = new SimpleDemo(); dm.createZKInstance(); dm.ZKOperations(); dm.ZKClose(); } }

2.5.3 Zookeeper的监听器工作机制

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监听器是一个接口,我们的代码中可以实现Wather这个接口,实现其中的process方法,方法中即我们自己的业务逻辑

监听器的注册是在获取数据的操作中实现:

getData(path,watch)监听的事件是:节点数据变化事件 getChildren(path,watch)监听的事件是:节点下的子节点增减变化事件

三、zookeeper的应用案例(分布式应用HA||分布式锁)

3.1 实现分布式应用的(主节点HA)及客户端动态更新主节点状态

某分布式系统中,主节点可以有多台,可以动态上下线 任意一台客户端都能实时感知到主节点服务器的上下线

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A、客户端实现

public class AppClient { private String groupNode = "sgroup"; private ZooKeeper zk; private Stat stat = new Stat(); private volatile List serverList; /** * 连接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper("localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182", 5000, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { // 如果发生了"/sgroup"节点下的子节点变化事件, 更新server列表, 并重新注册监听 if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && ("/" + groupNode).equals(event.getPath())) { try { updateServerList(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } }); updateServerList(); } /** * 更新server列表 */ private void updateServerList() throws Exception { List newServerList = new ArrayList(); // 获取并监听groupNode的子节点变化 // watch参数为true, 表示监听子节点变化事件. // 每次都需要重新注册监听, 因为一次注册, 只能监听一次事件, 如果还想继续保持监听, 必须重新注册 List subList = zk.getChildren("/" + groupNode, true); for (String subNode : subList) { // 获取每个子节点下关联的server地址 byte[] data = zk.getData("/" + groupNode + "/" + subNode, false, stat); newServerList.add(new String(data, "utf-8")); } // 替换server列表 serverList = newServerList; System.out.println("server list updated: " + serverList); } /** * client的工作逻辑写在这个方法中 * 此处不做任何处理, 只让client sleep */ public void handle() throws InterruptedException { Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { AppClient ac = new AppClient(); ac.connectZookeeper(); ac.handle(); } }

B、服务器端实现

public class AppServer { private String groupNode = "sgroup"; private String subNode = "sub"; /** * 连接zookeeper * @param address server的地址 */ public void connectZookeeper(String address) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper( "localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182", 5000, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { // 不做处理 } }); // 在"/sgroup"下创建子节点 // 子节点的类型设置为EPHEMERAL_SEQUENTIAL, 表明这是一个临时节点, 且在子节点的名称后面加上一串数字后缀 // 将server的地址数据关联到新创建的子节点上 String createdPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, address.getBytes("utf-8"), Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); System.out.println("create: " + createdPath); } /** * server的工作逻辑写在这个方法中 * 此处不做任何处理, 只让server sleep */ public void handle() throws InterruptedException { Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public static void main(String[] args) throws Exception { // 在参数中指定server的地址 if (args.length == 0) { System.err.println("The first argument must be server address"); System.exit(1); } AppServer as = new AppServer(); as.connectZookeeper(args[0]); as.handle(); } }

3.2 分布式共享锁的简单实现

客户端A

public class DistributedClient { // 超时时间 private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000; // zookeeper server列表 private String hosts = "localhost:4180,localhost:4181,localhost:4182"; private String groupNode = "locks"; private String subNode = "sub"; private ZooKeeper zk; // 当前client创建的子节点 private String thisPath; // 当前client等待的子节点 private String waitPath; private CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); /** * 连接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper(hosts, SESSION_TIMEOUT, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { try { // 连接建立时, 打开latch, 唤醒wait在该latch上的线程 if (event.getState() == KeeperState.SyncConnected) { latch.countDown(); } // 发生了waitPath的删除事件 if (event.getType() == EventType.NodeDeleted && event.getPath().equals(waitPath)) { doSomething(); } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); // 等待连接建立 latch.await(); // 创建子节点 thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // wait一小会, 让结果更清晰一些 Thread.sleep(10); // 注意, 没有必要监听"/locks"的子节点的变化情况 List childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, false); // 列表中只有一个子节点, 那肯定就是thisPath, 说明client获得锁 if (childrenNodes.size() == 1) { doSomething(); } else { String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length()); // 排序 Collections.sort(childrenNodes); int index = childrenNodes.indexOf(thisNode); if (index == -1) { // never happened } else if (index == 0) { // inddx == 0, 说明thisNode在列表中最小, 当前client获得锁 doSomething(); } else { // 获得排名比thisPath前1位的节点 this.waitPath = "/" + groupNode + "/" + childrenNodes.get(index - 1); // 在waitPath上注册监听器, 当waitPath被删除时, zookeeper会回调监听器的process方法 zk.getData(waitPath, true, new Stat()); } } } private void doSomething() throws Exception { try { System.out.println("gain lock: " + thisPath); Thread.sleep(2000); // do something } finally { System.out.println("finished: " + thisPath); // 将thisPath删除, 监听thisPath的client将获得通知 // 相当于释放锁 zk.delete(this.thisPath, -1); } } public static void main(String[] args) throws Exception { for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread() { public void run() { try { DistributedClient dl = new DistributedClient(); dl.connectZookeeper(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }.start(); } Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } }

分布式多进程模式实现

public class DistributedClientMy { // 超时时间 private static final int SESSION_TIMEOUT = 5000; // zookeeper server列表 private String hosts = "spark01:2181,spark02:2181,spark03:2181"; private String groupNode = "locks"; private String subNode = "sub"; private boolean haveLock = false; private ZooKeeper zk; // 当前client创建的子节点 private volatile String thisPath; /** * 连接zookeeper */ public void connectZookeeper() throws Exception { zk = new ZooKeeper("spark01:2181", SESSION_TIMEOUT, new Watcher() { public void process(WatchedEvent event) { try { // 子节点发生变化 if (event.getType() == EventType.NodeChildrenChanged && event.getPath().equals("/" + groupNode)) { // thisPath是否是列表中的最小节点 List childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true); String thisNode = thisPath.substring(("/" + groupNode + "/").length()); // 排序 Collections.sort(childrenNodes); if (childrenNodes.indexOf(thisNode) == 0) { doSomething(); thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); // 创建子节点 thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); // wait一小会, 让结果更清晰一些 Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 监听子节点的变化 List childrenNodes = zk.getChildren("/" + groupNode, true); // 列表中只有一个子节点, 那肯定就是thisPath, 说明client获得锁 if (childrenNodes.size() == 1) { doSomething(); thisPath = zk.create("/" + groupNode + "/" + subNode, null, Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL); } } /** * 共享资源的访问逻辑写在这个方法中 */ private void doSomething() throws Exception { try { System.out.println("gain lock: " + thisPath); Thread.sleep(2000); // do something } finally { System.out.println("finished: " + thisPath); // 将thisPath删除, 监听thisPath的client将获得通知 // 相当于释放锁 zk.delete(this.thisPath, -1); } } public static void main(String[] args) throws Exception { DistributedClientMy dl = new DistributedClientMy(); dl.connectZookeeper(); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } }

四、zookeeper的选举机制(全新集群paxos)

以一个简单的例子来说明整个选举的过程。

假设有五台服务器组成的zookeeper集群,它们的id从1-5,同时它们都是最新启动的,也就是没有历史数据,在存放数据量这一点上,都是一样的.假设这些服务器依序启动,来看看会发生什么。

服务器1启动,此时只有它一台服务器启动了,它发出去的报没有任何响应,所以它的选举状态一直是LOOKING状态 服务器2启动,它与最开始启动的服务器1进行通信,互相交换自己的选举结果,由于两者都没有历史数据,所以id值较大的服务器2胜出,但是由于没有达到超过半数以上的服务器都同意选举它(这个例子中的半数以上是3),所以服务器1,2还是继续保持LOOKING状态. 服务器3启动,根据前面的理论分析,服务器3成为服务器1,2,3中的老大,而与上面不同的是,此时有三台服务器选举了它,所以它成为了这次选举的leader. 服务器4启动,根据前面的分析,理论上服务器4应该是服务器1,2,3,4中最大的,但是由于前面已经有半数以上的服务器选举了服务器3,所以它只能接收当小弟的命了. 服务器5启动,同4一样,当小弟

五、非全新集群的选举机制(数据恢复)

那么,初始化的时候,是按照上述的说明进行选举的,但是当zookeeper运行了一段时间之后,有机器down掉,重新选举时,选举过程就相对复杂了。

需要加入数据id、leader id和逻辑时钟。

数据id:数据新的id就大,数据每次更新都会更新id。

Leader id:就是我们配置的myid中的值,每个机器一个。

逻辑时钟:这个值从0开始递增,每次选举对应一个值,也就是说: 如果在同一次选举中,那么这个值应该是一致的 ; 逻辑时钟值越大,说明这一次选举leader的进程更新.

选举的标准就变成:

1、逻辑时钟小的选举结果被忽略,重新投票

2、统一逻辑时钟后,数据id大的胜出

3、数据id相同的情况下,leader id大的胜出

根据这个规则选出leader。

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